摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! NeurIPS 2021 代码可以从此处获取 Abstract 强化学习(RL)通常与估计静态策略或单步模型有关,利用马尔可夫属性及时分解问题。然而,我们也可以将RL视为一个通用的序列建模问题,其目标是产生一系列动作,从而导致一系列高回报
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摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! NeurIPS 2020 Abstract 在强化学习(RL)中有效利用以前收集的大型数据集是大规模现实世界应用程序的关键挑战。离线RL算法承诺从先前收集的静态数据集中学习有效的策略,而无需进一步交互。然而,在实践中,离线RL提出了一个重
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摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract 事件相机是一种受生物视觉启发的相机,具有高动态范围、高响应速度和低功耗,最近因其在大量视觉任务中的使用而受到广泛关注。与以固定时间间隔输出强度帧的传统相机不同,事件相机异步(在时间上)和稀疏(在空间上)记录像素亮度变化(
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摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! NeurIPS 2021 Abstract 我们引入了一个将强化学习(RL)抽象为序列建模问题的框架。这使我们能够利用Transformer架构的简单性和可扩展性,以及GPT-x和BERT等语言建模的相关进步。特别是,我们提出了Decis
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摘要:开源代码学习 gym-carla [Task] random:无目标驾驶 roundabout (only for Town03):驶入环岛即停止的无目标驾驶 [Action] => accel: -3.0~3.0, steer: -0.3~0.3 => throttle: 0.0~1.0, bra
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摘要:[Documentation] CARLA Documentation Recorder 记录器允许将再现先前模拟所需的所有数据保存到文件中。这些数据包括车辆的位置和速度、交通信号灯的状态、行人的位置和速度以及太阳的位置和天气状况等详细信息。数据被记录到一个二进制文件中,稍后可由carla服务器加载
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